Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций
Конференция: Информационные технологии и математическое моделирование (ИТММ-2024); Томск; Томск
Год издания: 2024
Ключевые слова: внезапная сердечная смерть, холтеровское мониторирование, random forest
Аннотация: Одним из наиболее грозных и непредсказуемых исходов, вносящих значительный вклад в смертность от болезни системы кровообращения, является внезапная сердечная смерть, а ЭКГ продолжает оставаться основным методом диагностики патологии сердца в амбулаторно-поликлинической практике. Объектом исследования являются аннотированные электроПоказать полностьюкардиографические записи пациентов из открытого ресурса PhysioNet, а предметом исследования - морфологические и временные параметры кардиокомплексов. В качестве единицы измерения в работе выступили единичные кардиокомплексы. В качестве целевых для работы были отобраны синусовые, наджелудочковые и желудочковые этиологии кардиокомплексов. Классификация проводилась внутри группы патологии: классы разделялись по принципу тяжести исхода, а не в классическом понимании «здоровый-больной». Построено 3 классификационных модели, используя метод машинного обучения Random Forest. Доля верных классификаций среди всех моделей не опускалась ниже 97,8%. Лучшая классификация - синусовые комплексы, худшая - желудочковые.
Журнал: Информационные технологии и математическое моделирование (ИТММ-2024)
Номера страниц: 313-318
Место издания: Томск